- Difficile de circonscrire les champs d’applications couronnés de succès de l’Intelligence Artificielle (IA) soulignent les experts du Cetim.
- Les limitations, s’il y en a, ne sont peut-être que celles liées aux mathématiques elles-mêmes (indécidabilité).
Pour de très nombreuses applications, tout dépend de la méthode utilisée. On peut citer dans les approches prévisionnelles, des techniques comme le krigeage, l’interpolation, la statistique, très couramment utilisées dans le forage pétrolier, la météorologie, la maintenance des machines, l’estimation de durée de vie résiduelle, etc.
Parmi les nouvelles applications, on peut lister : le tracking et le retargeting dans l’industrie du cinéma, du jeu vidéo, et les fournisseurs de cosmétiques (lunettes, maquillage, etc.) ; l’analyse d’images pour la reconnaissance faciale, le renseignement, la gestion d’accès de sites ; la reconnaissance et la synthèse vocale, pour dialoguer avec son téléphone ou sa voiture ; le traitement multi sources dans l’automobile (véhicule autonome) ; la réalité virtuelle ; l’automatisation des tâches fastidieuses (spams, mailing, etc.) ; l’assistant robot (exosquelette, lunettes pour daltonien, drones, coach sportif virtuel, évaluation du sommeil, etc.).
Il existe bien d’autres applications industrielles telles que la régulation (contrôle-commande), le diagnostic de panne machine, le traitements de signaux temporels (vibrations, ultrasons, acoustique), la détection de défauts de fabrication dans une image bruitée…
Il faut cependant noter que l’approche supervisée est favorisée dans le cas d’application critique car on peut remonter aux phénomènes physiques associés.
